一類基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法研究.pdf

1、聚類是一種很熱門的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。聚類是一個(gè)將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)子集的過程，使得每個(gè)簇內(nèi)部的樣本之間的相似性比與其它簇中樣本之間的相似性更強(qiáng)。針對(duì)在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)過程中，現(xiàn)有大量聚類算法存在的反復(fù)迭代收斂慢和需預(yù)先對(duì)數(shù)據(jù)集有深入感知的問題，論文結(jié)合國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中快慢結(jié)合的知識(shí)可拓優(yōu)化與共享理論研究”(項(xiàng)目編號(hào):71071144)和浙江省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“面向復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)的可拓自適應(yīng)知識(shí)服務(wù)研究”（項(xiàng)目

2、編號(hào):Z6110334），將空間點(diǎn)聚類問題轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)劃分問題，研究提出了一類基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法(ClusteringAlgorithmbasedonUndirectedWeightedNetwork，CA-UWN)。論文的主要研究工作有:
　　(1)界定了聚類與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念，對(duì)主要聚類方法、基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的聚類等論文緊密相關(guān)的領(lǐng)域進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述分析。
　　(2)提出了一類基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法，該算法將空間點(diǎn)

3、聚類問題轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)劃分問題。闡述了該算法的核心思想與思路，其主要過程包括網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和網(wǎng)絡(luò)劃分兩個(gè)步驟。網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建是在計(jì)算空間點(diǎn)對(duì)象的相似度基礎(chǔ)之上，根據(jù)對(duì)象間的相似度構(gòu)建無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)劃分是根據(jù)無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度和邊的權(quán)重自適應(yīng)地對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行劃分，提出了基于鄰接節(jié)點(diǎn)劃分和擴(kuò)張劃分兩種具體的劃分方法，討論了算法中參數(shù)的含義與取法。
　　(3)對(duì)提出的基于無向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法進(jìn)行了檢驗(yàn)評(píng)估。利用UCI數(shù)據(jù)庫中的Iris和Glass